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导师介绍--苏盈盈
时间:2023-10-13    浏览量:

姓 名:苏盈盈

性 别:

职 称:教授

办公室:I413-2

研究方向:1、智能计算与图像处理;2、工业大数据分析;

3、复杂系统建模、优化与智能控制

个人简历:1982年12月生,黑龙江省伊春市人,教授,博士研究生,硕士生导师。重庆市市级重点学科“控制科学与工程学科”成员,重庆市级科研创新团队“工业过程建模与优化”成员,重庆市市级重点实验室“在线分析与先进过程控制实验室”成员。主持省部级科研项目5项,主持学院校内重点基金1项,主持学院博士启动基金1项。重庆市市级研究生优质课程《智能控制技术》负责人,主持重庆市研究生教育改革项目1项,主持学院本科教育教学改革项目1项,参与国家自然科学基金2项,主研省部级项目5项。获重庆市科技进步三等奖2项,拥有国家发明专利授权6项,国家软件著作权4项,重庆市科学技术成果4项。在《机械工程学报》、《自动化学报》、《Kybernetes》等国内外期刊发表学术论文50余篇。近年来所带研究生参加数学建模竞赛,获国家二等奖3项,国家三等奖若干项。获学院十佳青年、五一巾帼标兵等称号。联系邮箱:yy_su2000@163.com

科研项目:

[1]重庆市自然科学基金面上项目,CSTB2022NSCQ-MSX1425,热轧钢带智

能检测中DeLiGAN和迁移学习的改进及应用,主持,2022.08.01—2025.07.31.

[2]重庆市技术创新与应用示范项目、cstc2018jscx-msby0163、深度学习框架

下面向氮氧化物减排的垃圾焚烧状态在线监控系统设计,主持,2018-2021.

[3]重庆市教委科学技术研究项目,面向智能化工厂转型的通用指针式仪表识

别方法及实现,KJQN202101510,主持,2021.10.1-2024.9.30.

[4]重庆市前沿与应用基础研究项目:垃圾焚烧炉往复机械系统的群故障分离

及其诊断方法研究,CSTC2015JCYJA70003,主持,2015-2017

[5]重庆市自然科学基金面上项目,基于多率信号保持器的非线性系统零动态

稳定控制研究,No.CSTC2012JJA40026, 主持,2012-2015.

[6]重庆市教委科学技术研究项目,面向高维海量数据的复杂工业过程装备的

异常工况原因定量追溯,KJ1501319,主持,2015-2016.

代表性成果

[1]Yingying Su, Shan Liang, Jingzhe Li, Taifu Li, Cheng Zeng. Nonlinear fault

separation with redundancy process variables based on FNN in MKFDA subspace[J], Journal of applied mathematics, 2013, 2014(12):1-9. (SCI源刊: 000331791800001)

[2]Yingying Su,Taifu Li, Debiao Wang, Xinghua Liu. Modeling and

Optimization in complex systems based on computational intelligence[J].

Kybernetes,2012,41(9):1235-1243 (SCI源刊:000312434000010)

[3]苏盈盈,李太福,易军,胡文金,廖志强,徐敏.基于KICA子空间虚假

邻点判别的软传感器变量选择方法[J],机械工程学报,2015,51(4):15-21.(一级学报,EI:20151600746235)

[4]He Y,Su Y*, Wang X, et al. An improved method MSS-YOLOv5 forobject

detection with balancing speed-accuracy. Frontiers in Physics, 2023,10: 1349. (SCI源刊)

[5]Yingying Su, Hao Zhou, Nengyang Zhou, Cuiying Li, Xiaofeng Wang,Debiao

Wang. Soft computing detection method for remaining capacity of lead acid battery[C], ICCC 2018,p2631-2634,2018(EI20193407338711)

[6]苏盈盈,主成分分析方法及其核函数在模式识别中的应用-基于MATLAB

或C++语言的实现[M],中国水利水电出版社,2020.12

[7]Yingying Su, Shan Liang, Taifu Li, Cheng Zeng. The nonlinear feature

extraction with parsimonious components based on multiple kernel function[J]. Innovative Computing, Information and Control Express Letters, 2013,7(3):785-791.(EI源刊:20131316153803)

[8]Y.Su,Q.Zhang, Y.Deng,Y.Luo*,X.Wang and P. Zhong Steel Surface Defect

Detection Algorithm based on Improved YOLOv4[C], 2022 IEEE 5th Advanced Information Management, Communicates, Electronic and Automation Control Conference (IMCEC), Chongqing, China, 2022, pp.1425-1429.(EI已检索)

[9]苏盈盈,张气皓,罗妤,周昊,何亚平,阎垒.基于AE-LSTM混合神经

网络模型的排放预测[J].西南师范大学学报(自然科学版),2023.4,48(4),23-

[10]苏盈盈,刘兴华,康东帅,李太福.多层线性神经网络与单层线性神经

网络的等效性研究[J],西南师范大学学报(自然科学版),2017,42(12):105-(CSCD科技核心期刊)

[11]苏盈盈,李翠英,王晓峰,康东帅,刘君.风电场短期风速的C-C和ELM

快速预测方法[J].电力系统及其自动化学报,2019,31(07):76-80+87.(CSCD科技核心期刊)

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